一、选题背景及意义
2007年iPhone问世,智能手机也随之诞生,2008年,第一部Android智能手机T-Mobile G1上市。在这十几年间,随着移动智能设备和移动通信技术的飞速发展,人们迫切希望能够随时随地乃至在移动过程中都能方便地从互联网获取信息和服务,移动互联网便应运而生并且迅猛发展。现如今,人类社会已经步入了信息时代,信息革命已给各领域带来了前所未有的变化,以手机为代表的移动终端,逐渐超脱单一通讯功能,成为了丰富人们生活内容,提供便捷信息的重要渠道。由于手机本身价廉物美,易于携带且操作方便,有很大的发展空间及前景广阔,以移动增值服务为代表的手机服务所蕴含的无限商机,正逐渐被挖掘。
随着我国城市化进程的加快,以地铁为代表的轨道交通的规模也日渐扩大。但问题也随之产生,例如乘客很容易找不到合适的乘车线路。而互联网上复杂的交通查询系统,由于其依托电脑载体的特性,常常给用户的出行带来很多不便。
基于手机平台的南京地铁交通出行查询系统的设计与实现,就是在此背景下,专门以手机为代表的移动终端进行开发而诞生的,实现用户对指定线路地铁站点等方面的查询。这套系统对终端设备的智能化、多样化需求提供了富有革新意义的解决方案。
二、国内外发展现状
目前智能手机操作系统主要有Apple iOS、Android、Windows mobile、Blackberry、Symbian等。其中Android系统是Google于2007年11月5日发表的基于Linux平台的开源手机操作系统。其作为一款主流的智能手机操作系统,在2011年第一季度,Android系统的市场占有率首次达到全球第一。Android系统有很多优点,比如它是开源的,提供了从底层操作系统到上层的程序界面的所有软件,使用这个平台无需缴纳任何的授权许可费用,同时Android系统界面友好,系统比较稳定,可以使消费者有良好的体验。此外,Android为开发人员提供了大量的使用库和工具,使得开发人员可以快速创建自己的应用程序,诸多著名软件也为他们的产品提供了Android的API接口,例如百度提供了调用百度地图的API,开发人员通过该API可以快速开发基于百度地图的应用。目前,Android在国内的发展前景十分广阔,各大运营商和国内手机厂商纷纷加入Android阵营,例如我们熟知的华为、中兴等一系列大品牌厂商。由此可知,采用Android开发平台进行开发地铁交通出行查询系统是可行的。
尽管已经开发了30多万个应用程序,但围绕移动应用工程流程的正式研究仍不多。开发软件的人员可以找到很多指导,以此进行帮助编程工作。系统开发人员利用数年的软件工程知识来创建软件体系结构和SDK,从而为开发人员提供对所需设备的访问权限,但这些技术方面未解决创建大型应用程序的更大问题。开发人员需要找到适当的技术来管理日益复杂的项目,更多地关注健壮性、可靠性等关键属性,对于移动设备及其应用程序,开发人员必须了解硬件设备属性及移动应用程序开发的独特方面,注重移动应用的交互设计。
Anthony I. Wasserman[1]认为,移动应用的界面可以借鉴传统Web应用,但必须重新设计以突出最常用的功能,并最有效地利用屏幕和移动用户界面范例,充分发挥手机较电脑的优点。与此同时,在软件开发的过程中更需创建用户界面的原型,必须在不同的电信网络上运行不同版本的Android操作系统的Android设备上测试。
马志强等[2]认为,智能手机是能够进行复杂的信息处理,支持开放式的嵌入式操作系统以及第三方应用软件的手机。其最大的特点就是直接操作,即免去按键的简洁操作。全触屏是智能手机的主要发展方向,直接操作使应用设计时需要考虑到人的手指、使用环境等因素的影响。在设计用户界面时,设计者必须把功能性放在首位,同时还需要考虑用户因素、环境因素及技术因素,提高信息传递的效率,实现信息量与可操作性之间的平衡,以用户为中心,满足用户需求。
目前智能交通已经在各大城市普遍展开,规范城市交通智能化的建设工程已经相继实施。公共交通运输相关数据显示,所有系统都为用户提供一个精度高、数据信息实时处理、查询效率高的查询系统,从而大大改善交通环境。近些年来,对线路规划主要集中在建立最优数学规划模型和求解算法的改进这两方面,2006年Zhao F[3]等研究的方案时以换乘次数最少、直达率和服务范围最大为目标求解。2011年香港学者Szeto W Y等[4] 针对香港天水围区域,以减少转成次数和用户总出行时间为优化目标建立模型,但该模型只能在该案例的特定场景下使用。2018年Kong X等[5]提出了一种基于机器学习模型对出行需求进行准确预测,用动态规划算法设计定制线路的方法。由此可见,有关线路规划的问题国内外学者已经取得了大量参考价值较高的研究成果。线路规划的目标是以最小成本投入实现效益的最大化,而这些目标根据规划的目的不同而有很大的差异。在规划模型中,目前已经形成目标函数和约束条件的完备理论,而求解算法仍然有改进和优化的空间。
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